亚搏体育官方网站:旧手机竟然有这么多的作用!涨知识了~

原标题:旧手机依旧有如此多的功用!涨知识了~

原题目:手把手教你用OpenCV和Python达成图像和录制神经风格迁移(代码)

当代的无绳电话机更新一级快,每当有新机型出现时,正是成百上千人计划转换一只手提式无线电话机的时候呀!
新手提式有线电话机到手后,淘汰下去的旧手提式有线话机做如何用吗?送给旁人,别人未必瞧得上;卖二手,感到挺可惜的。今天小编就来推荐多少个旧手提式有线电话机的妙用方法,一同来看看啊。

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1.小车导航

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一台导航最方便也得好几百元。假设有台3.5吋以上显示器、并含有GPS功效的旧手提式有线话机,只要买个车里装载支架和点烟器电源插头,几十元就足以具备一台车里装载导航仪。

来源:pyimagesearch

在手提式有线电话机上安装主流的无偿导航地图应用程序,举例百度地图、高德地图等,只要提前下载好离线地图,即便不上网也能帮您精准导航。

编译:Bing

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【新智元导读yabo.com,】在那篇教程中,小编Adrian罗斯brock将教您怎么着用OpenCV、Python和纵深学习本领对图像和实时摄像进行神经风格迁移。

2.行车记录器

二零一四年,Gatsys等人在故事集A Neural
Algorithm of Artistic
Style中建议了中期的神经风格迁移算法。二〇一四年,Johnson等人发布了Perceptual
Losses for Real-Time Style Transfer and
Super-Resolutioin一文,将神经网络迁移作为用感知损失管理超分辨率难点的框架。结果注脚该算法比Gatys等人的形式快了三倍。接下来,小编将介绍如何在团结的图像和录像流中动用神经风格迁移。

对此有车一族来讲,最反感的就是碰见意外事故龃龉了,而行车记录器能够把行车进度中的印象真实地记录下来,那么发生意外时就不怕被冤枉了。

用OpenCV进行神经风格迁移

只是坊间的行车记录器动辄上千,但用旧手提式有线电话机改变只需几十元,可说差十分大啊~在旧手提式有线电话机里,只要下载行车记录器app,再利用车里装载支架固定,电源连接,就能够运用了。作用庞大,能够支撑循环摄像、通电自动拍照,跟特意的行车记录器没太大差别。

第一表达的一些是,明日讨论的艺术在一个CPU上得以到达近似实时的效果与利益,借使在GPU上则统统能够兑现实时效果。

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率先大家会轻巧塔伦下怎样是神经风格迁移,以及它是怎么运营的。之后我们会用OpenCV和Python出手操作。

3.家园监察和控制器

什么样是神经风格迁移?

家园云监察和控制设备能够用来监督家里的图景,查看孩子、宠物,制止意外情况发生。

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亚搏体育下载,然则,一套云监察和控制装置可以低价,借让你刚刚具有闲置的智能型手提式无线电话机,完全可以由此它来促成长途监察和控制。只要在手提式有线电话机下载监察和控制软件,通过WiFi和其余一台手提式有线电话机的画面不断,旧手提式有线电话机就会摆在家里当监视器啦。身在天涯,家里情形也能尽收眼底!

从左至右:大家的内容图像;风格图像;输出的风格迁移图像

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神经风格迁移首要有七个经过:

4.文本扫描仪

  • 领取某张图纸的作风
  • 将该种风格应用到另一张图纸上

把文字扫描到Computer中开始展览编写制定,能够省去多量的打字录入时间,不过,若无扫描仪呢?是否就无法了?NO!只要有能照相的手提式有线电话机,这些难点消除。

上海体育场合就是将梵高著名的画作《星夜》的品格应用到平凡的生存照上,大家保留了原照片中的山、人物和苦艾酒等富有内容,但整套替换到了梵高的油画风格。

亚搏体育官方网站,下载DocScan、扫描全能王那类手提式有线电话机应用软件,就足以将镜头调换为文字,借让你平日有大批量文件要管理,那就让旧手提式有线电话机变身办公小助理吧!

难题不怕,大家相应什么定义二个神经网络,让它试行神经风格迁移呢?

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神经风格迁移如何职业?

5.手提式有线电话机变相机

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记录生活美好须臾间,当然至关重要拍照,虽说手提式有线电电话机像素一贯在滋长,拍照效能也没有错,然而和卡片机比依旧差远了。不过,平常拎个单眼很笨重,那么旧手提式有线电话机能或不可能变身单眼吧?

在Gatys等人提出的首篇杂谈中,神经风格迁移算法无需新的架构。相反,大家得以用叁个预练习互连网(常常在ImageNet上拓展的预训练),而且定义叁个损失函数,能让我们达成风格迁移的目的,然后对损失函数不断优化。

手提式有线电话机变单反相机一点都简单,只需加上二个适配器,安装上单反镜头,立即就足以具有一个简易版单眼相机,重量轻了点不清,但拍片功效绝不让您失望~

那么,这里的难点就不是“该用什么神经网络”了,而是“该用什么损失函数”。

友好用不着,也能够交到亲朋老铁使用,外出行玩,让子女也能入手记录可以弹指间!

答案富含:内容损失、风格损失和总变差损失。各样部分都以独立计算,然后在贰个元损失函数中组成。通过将元损失函数最小化,大家将顺序对剧情、风格和总变差损失进行优化。

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纵然Gatys等人的法子能生成不错的神经风格迁移结果,然则它的速度相当慢。2015年,Johnson等人在Gatys的基本功上建议的全新算法速度快了三倍,但同一时间也存在着瑕玷,即用户不可能随随意便接纳想要应用的风骨图像。用户率先要陶冶二个网络,生成你想要的品格。互联网练习好后,你能够将它利用到自由内容图像上。

6.防盗警报器

然则到了二零一七年,Ulyanov等人发布了Instance
诺玛lization: The Missing Ingredient for 法斯特Stylization一文,他们表示将batch normalization替换来instance
normalization(然后在教练和测验时都应用instance
normalization),能够高达越来越快的作用,而且艺术效果也更加好。

就算如此今后大多所在治安很好,可是也不乏左道旁门之辈,在室内/车上设置贰个警报器等于多了一层有限协理。旧手提式有线电话机稍加退换,就能够兑现这么些职能。

类型布局

自制手提式有线话机防盗报告警察方器系统由红外探测器、手提式有线电话机号码确认电路及拨号电路组成。先将手提式有线电话机号码存入到被更动的无绳电话机中,当家中有人渣步入或然车子被运维时,系统就能够实时拨打输入的电话号码,提示您利用防止措施。

在起来前些天的教程前,请先下载小编提供的材质(点击文末原来的书文地址获取资料)。图谋好了本子、模型和图像后,你能够用tree指令检查项指标组织:

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1$ tree –dirsfirst

除了这么些之外以上的措施外,您也足以把旧手提式有线电话机当机械钟、手电筒、音摄像播放器来使用,其实旧手提式有线电话机要比大家想像中来得更有价值呢!归来和讯,查看更加多

2.

主要编辑:

3├── images

4│ ├── baden_baden.jpg

5│ ├── giraffe.jpg

6│ ├── jurassic_park.jpg

7│ └── messi.jpg

8├── models

9│ ├── eccv16

10│ │ ├── composition_亚搏体育官方网站:旧手机竟然有这么多的作用!涨知识了~。vii.t7

11│ │ ├── la_muse.t7

12│ │ ├── starry_night.t7

13│ │ └── the_wave.t7

14│ └── instance_norm

15│ ├── candy.t7

16│ ├── feathers.t7

17│ ├── la_muse.t7

18│ ├── mosaic.t7

19│ ├── starry_night.t7

20│ ├── the_scream.t7

21│ └── udnie.t7

22├── neural_style_transfer.py

23├── neural_style_transfer_examine.py

24└── neural_style_transfer_video.py

设若您从下载了.zip文件,就没有供给上网找其余资料了。作者在其间提供了累累测验用的图像和模型。同时还只怕有二种Python脚本。

开头神经风格迁移

接下去让大家用OpenCV和Python举行神经风格迁移的实行。

先是展开neural_style_transfer.py文件,插入如下代码:

1# import the necessary packages

2importargparse

3importimutils

4importtime

5importcv2

6

7# construct the argument parser and parse the arguments

8ap = argparse.ArgumentParser()

9ap.add_argument(“-m”, “–model”, required=True,

10help=”neural style transfer model”)

11ap.add_argument(“-i”, “–image”, required=True,

12help=”input image to apply neural style transfer to”)

13args = vars(ap.parse_args())

先是,我们导入所需的包并深入分析命令行参数。

导入的有:

  • imutils:这一个包能够通过pip install –upgrade
    imutils安装。方今小编颁发了imutils==0.5.1,所以不用忘记更新!
  • OpenCV:你须求多个OpenCV 3.4也许越来越高版本。

该脚本下要求五个命令行:

  • –model:神经风格迁移的模子路线。在“下载”区中,小编投入了1第11中学通过与陶冶的模型。
  • –image:须要开始展览作风迁移的图像(输入图像)。在中间笔者放入了四张图纸。

你不须求退换命令行代码,参数会在运维进度中开始展览管理。要是你素不相识这一经过,能够翻阅作者另一篇小说:

www.pyimagesearch.com/2018/03/12/python-argparse-command-line-arguments/

接下去的有的相比有趣,大家要下载图像和模型,然后总计神经风格迁移:

15# load the neural style transfer model from disk

16print(“[INFO] loading style transfer model…”)

17net = cv2.dnn.readNetFromTorch(args[“model”])

18

19# load the input image, resize it to have a width of 600 pixels, and

20# then grab the image dimensions

21image = cv2.imread(args[“image”])

22image = imutils.resize(image, width=600)

23(h, w) = image.shape[:2]

24

25# construct a blob from the image, set the input, and then perform a

26# forward pass of the network

27blob = cv2.dnn.blobFromImage(image, 1.0, (w, h),

28(103.939, 116.779, 123.680), swapRB=False, crop=False)

29net.setInput(blob)

30start = time.time()

31output = net.forward()

32end = time.time()

在那有的代码中,我们开始展览了:

  • 将下载的预演习神经风格迁移模型称为net(第17行);
  • 下载输入图像并调动尺寸(21和22行);
  • 用均值减法创制blob(27和28行);
  • 执行forward,获取output图像(31行)。

接下去,首要的是对输出图像举办后甩卖:

34# reshape the output tensor, add back in the mean subtraction, and

35# then swap the channel ordering

36output = output.reshape((3, output.shape[2], output.shape[3]))

37output[0] += 103.939

38output[1] += 116.779

39output[2] += 123.680

40output /= 255.0

41output = output.transpose(1, 2, 0)

最终一步是将出口图像呈未来显示器上:

43# show information on how long inference took

44print(“[INFO] neural style transfer took {:.4f} seconds”.format(

45end – start))

46

47# show the images

48cv2.imshow(“Input”, image)

49cv2.imshow(“Output”, output)

50cv2.waitKey(0)

神经风格迁移结果

当您下载好文件后,展开终端奉行以下命令:

1$ python neural_style_transfer.py –image images/giraffe.jpg

2–model models/eccv16/the_wave.t7

3[INFO] loading style transfer model…

4[INFO] neural style transfer took 0.3152seconds

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今后,对命令行参数做轻易改造,然后用《侏罗纪公园》中的截图作为内容图像,举办作风迁移:

1$ python neural_style_transfer.py –image images/jurassic_park.jpg

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